GSEA基本原理從方法上來講，GSEA主要分為基因集進行排序、計算富集分數(shù)（EnrichmentScore，ES）、估計富集分數(shù)的***性水平并進行多重假設檢驗三個步驟。**步對輸入的所有基因集L進行排序，通常來說初始輸入的基因數(shù)據(jù)為表達矩陣，排序的過程相當于特定兩組中（case-control、upper-lower等等）基因差異表達分析的過程。根據(jù)所有基因在兩組樣本的差異度量不同（共有六種差異度量，默認是signal2noise，GSEA官網(wǎng)有提供公式，也可以選擇較為普遍的foldchange)，對基因進行排序，并且Z-score標準化。第二步是GSEA的**步驟，通過分析預先定義基因集S在**步獲得的基因序列上的分布計算富集指數(shù)EnrichmentScore，并繪制分布趨勢圖Enrichmentplot。每個基因在基因集S的EnrichmentScore取決于這個基因是否屬于基因集S及其差異度量（如foldchange）。差異度量越大基因的EnrichmentScore權(quán)重越大，如果基因在基因集S中則EnrichmentScore取正，反則取負。將基因集L在基因集S里的所有基因的EnrichmentScore一個個加起來，就是Enrichmentplot上的EnrichmentScore趨勢，直到EnrichmentScore達到**值，就是基因集S**終的EnrichmentScore。第三步是為了檢驗第二部獲得結(jié)果的統(tǒng)計學意義。 OmicCircos圖可以對感興趣的多個基因，展示其染色體的位置、拷貝數(shù)變異等多個特征。重慶組學實驗數(shù)據(jù)科學口碑推薦
Lasso術(shù)語解讀λ(Lambda)：復雜度調(diào)整懲罰值，λ越大對變量較多的線性模型的懲罰力度就越大，**終獲得的變量越少。是指在所有的λ值中，得到**小目標參量均值的那一個。而是指在一個方差范圍內(nèi)得到**簡單模型的那一個λ值。交叉驗證（crossvalidation）：交叉驗證是在機器學習建立模型和驗證模型參數(shù)時常用的辦法。交叉驗證，顧名思義，就是重復的使用數(shù)據(jù)，把得到的樣本數(shù)據(jù)進行切分，組合為不同的訓練集和測試集，用訓練集來訓練模型，用測試集來評估模型預測的好壞。在此基礎上可以得到多組不同的訓練集和測試集，某次訓練集中的某樣本在下次可能成為測試集中的樣本，即所謂“交叉”。數(shù)據(jù)要求：1、表達譜芯片或測序數(shù)據(jù)（已經(jīng)過預處理）或突變數(shù)據(jù)2、包含生存狀態(tài)和生存時間的預后數(shù)據(jù)或者其它臨床分組數(shù)據(jù)。 北京算法還原與開發(fā)數(shù)據(jù)科學方案提供語言潤色、圖表調(diào)整、格式修改等工作模塊。
術(shù)語解釋：Cox回歸：又稱比例風險回歸模型(proportionalhazardsmodel，簡稱Cox模型)，是由英國統(tǒng)計學家。該模型以生存結(jié)局和生存時間為應變量，可同時分析多種因素對于生存期長短的影響。Cox模型能分析帶有截尾生存時間的資料，且不要求估計資料的生存分布類型，因此在醫(yī)學界被***使用。Logistic回歸：又稱邏輯回歸模型，屬于廣義線性模型。邏輯回歸是一種用于解決二分類問題的分析方法，用于估計某種事物的可能性。相較于傳統(tǒng)線性模型，邏輯回歸模型以概率形式輸出結(jié)果，可控性高且結(jié)果可解釋性強。數(shù)據(jù)要求：樣本臨床信息或生物學特征（基因突變、基因表達等）樣本的隨訪數(shù)據(jù)（總生存期，生存狀態(tài)）或樣本的分組情況下游分析：1.補充相關(guān)因素的已有相關(guān)研究2.解釋相關(guān)因素對研究課題的意義。
industryTemplate指導科研方案糾偏，更好更快發(fā)表文章。
不同分組的全基因組拷貝數(shù)變化的比較：**初目的：不同分組的拷貝數(shù)變異在染色體水平和染色體臂水平的展示和比較。應用：不同分組的全基因組拷貝數(shù)變化的比較，展示genome-wideDNAcopy-numberprofiles。不同染色體臂的變異與臨床表型息息相關(guān)。輸入數(shù)據(jù)格式：一個表征每個樣本的染色體變異（gain,balance,loss）的數(shù)值矩陣和樣本分組信息?；蛘呖截悢?shù)的原始結(jié)果，可處理成所需矩陣。參考文獻:(2):：本文計算出病人的拷貝數(shù)變異情況后，按照之前病人的分組比較了不同分組的染色體變異的異同，找到特定的染色體變異模式。確定了各組的特征，如lmonosomy2inPFB2,monosomy8inPFB3,monosomy3inPFB1,andgainof1qinPFB1.。 生物醫(yī)學科研領域的組學數(shù)據(jù)處理。廣東生物/藥物信息學分析數(shù)據(jù)科學怎么樣
基因富集分析是在一組基因中找到具有一定基因功能特征和生物過程的基因集的分析方法。重慶組學實驗數(shù)據(jù)科學口碑推薦
sankey
?；鶊D（sankey）是一種數(shù)據(jù)流圖，每條邊**一條數(shù)據(jù)流，寬度**數(shù)據(jù)流的大小。一套數(shù)據(jù)集可能有多重屬性，每層屬性之間有交叉，就可以用這種圖來展示。一般應用場景：分組與基因為多對多關(guān)系，展示高頻突變基因所處的分組；miRNA和靶基因的關(guān)系；人群按性別、年齡、家族史等特征分組，展示不同分組得**的規(guī)律。
數(shù)據(jù)要求：
多個分組及其關(guān)系，包括且不限于基因表達、突變。
下游分析：
1. 補充展示部分的已有相關(guān)研究
2. 解釋展示部分對研究課題的意義 重慶組學實驗數(shù)據(jù)科學口碑推薦